論文の概要: Deep Transfer Learning for Identifications of Slope Surface Cracks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04235v1
- Date: Sun, 8 Aug 2021 06:45:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-12 02:44:20.938168
- Title: Deep Transfer Learning for Identifications of Slope Surface Cracks
- Title（参考訳）: 傾斜き裂の同定のための深部移動学習
- Authors: Yuting Yang, Gang Mei
- Abstract要約: 本稿では,傾斜面のひび割れを効果的かつ効率的に識別するディープトランスファー学習フレームワークを提案する。
提案手法は, 地すべりのモニタリングと早期警報を実現するため, 高温斜面でのUAV調査に応用できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.080938452578139
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Geohazards such as landslides have caused great losses to the safety of
people's lives and property, which is often accompanied with surface cracks. If
such surface cracks could be identified in time, it is of great significance
for the monitoring and early warning of geohazards. Currently, the most common
method for crack identification is manual detection, which is with low
efficiency and accuracy. In this paper, a deep transfer learning framework is
proposed to effectively and efficiently identify slope surface cracks for the
sake of fast monitoring and early warning of geohazards such as landslides. The
essential idea is to employ transfer learning by training (a) the large sample
dataset of concrete cracks and (b) the small sample dataset of soil and rock
masses cracks. In the proposed framework, (1) pretrained cracks identification
models are constructed based on the large sample dataset of concrete cracks;
(2) refined cracks identification models are further constructed based on the
small sample dataset of soil and rock masses cracks. The proposed framework
could be applied to conduct UAV surveys on high-steep slopes to realize the
monitoring and early warning of landslides to ensure the safety of people's
lives and property.
- Abstract（参考訳）: 地すべりなどのジオハザードは人々の生活や財産の安全性に大きな損失をもたらし、表面の亀裂を伴うことが多い。
このような表面き裂が時間内に特定できれば、ジオハザードの監視と早期警戒にとって非常に重要である。
現在、亀裂同定の最も一般的な方法は手動検出であり、効率と精度は低い。
本稿では, 地すべり等の地すべりの早期警戒とモニタリングのために, 傾斜面亀裂を効果的かつ効率的に検出する深層移動学習フレームワークを提案する。
基本的な考え方は, (a) コンクリートのひび割れの大きなサンプルデータセット, (b) 土と岩の塊き裂の小さなサンプルデータセットを用いて移動学習を行うことである。
提案手法では,(1)コンクリートのひび割れの大規模サンプルデータセットに基づいて事前訓練されたひび割れ同定モデルを構築し,(2)土壌および岩塊ひび割れの小規模サンプルデータセットに基づいて改良されたひび割れ識別モデルを構築する。
提案手法は, 地すべりのモニタリングと早期警戒を実現し, 人々の生活と財産の安全を確保するために, 高地すべり斜面のuav調査を行うことができる。
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